MADRID, 11 Feb. (EUROPA PRESS) -
Las aplicaciones de teléfonos inteligentes que evalúan el riesgo de lunares sospechosos no son lo suficientemente precisas para detectar todos los casos de cáncer de piel, según ha comprobado una revisión de la evidencia publicada por la revista 'The BMJ'. Los investigadores advierten de que el proceso regulatorio actual para estas aplicaciones "no proporciona protección adecuada al público".
La Organización Mundial de la Salud estima que cada año se producen entre 2 y 3 millones de cánceres de piel no melanoma y 132.000 cánceres de piel de melanoma en todo el mundo, pero la supervivencia es alta si el melanoma se detecta temprano, lo que hace que la detección y el tratamiento oportunos sean cruciales.
Las aplicaciones para teléfonos inteligentes ofrecen el potencial para una detección y tratamiento más tempranos de lunares sospechosos. Pero podrían ser perjudiciales, sobre todo si la falsa tranquilidad lleva a retrasos en la búsqueda de consejo médico.
En Europa, dos aplicaciones ('SkinVision' y 'SkinScan') están actualmente disponibles y están reguladas como dispositivos médicos de clase 1 (se considera que tienen un riesgo de bajo a moderado para el usuario). Actualmente, ninguna aplicación tiene la aprobación de la Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos (FDA).
Una revisión previa de expertos de tales aplicaciones sugirió que hay una alta probabilidad de que se pase por alto un cáncer de piel.
Entonces, un equipo de investigación dirigido por el profesor Jon Deeks en la Universidad de Birmingham y el profesor Hywel Williams, de la Universidad de Nottingham, se propuso examinar la validez y los resultados de los estudios que analizan la precisión de las aplicaciones de teléfonos inteligentes basadas en algoritmos.
Se identificaron nueve estudios relevantes que evaluaron seis aplicaciones diferentes. Los estudios fueron pequeños y en general de baja calidad.
Los problemas de los estudios pasaban por que los lunares sospechosos fueron elegidos por los médicos, no por los usuarios de la aplicación, las fotografías fueron tomadas por investigadores capacitados en los teléfonos de estudio, no por los usuarios en sus propios teléfonos, y se excluyeron las fotografías que las aplicaciones no podían evaluar.
Tampoco se realizó un seguimiento de los participantes del estudio para identificar los cánceres que las aplicaciones no detectaron.
'SkinScan' se evaluó en un único estudio de 15 lunares con cinco melanomas. La aplicación no identificó ninguno de los melanomas.
'SkinVision' se evaluó en dos estudios. Un estudio de 108 lunares (35 cancerosos o precancerosos) logró una sensibilidad del 88% y una especificidad del 79%. Esto significa que el 12% de los pacientes con lunares cancerosos o precancerosos no se detectarían, mientras que el 21% de esos lunares no problemáticos se identificarían erróneamente como potencialmente cancerosos.
Para poner esto en contexto, los autores explican que en una población de 1.000 usuarios en los que el 3% tiene un melanoma, 'SkinVision' aún podría pasar por alto cuatro de 30 melanomas y 200 personas serían informadas erróneamente de que su lunar era una gran preocupación. Pero señalan que las limitaciones de los estudios sugieren que es probable que se cometan más errores.
Señalan que tanto 'SkinVision' como 'SkinScan' se comercializan actualmente con afirmaciones de que pueden "detectar el cáncer de piel en una etapa temprana" o "rastrear lunares con el tiempo con el objetivo de detectar melanoma en una etapa más temprana de la enfermedad".
"Nuestra revisión encontró un rendimiento pobre y variable de las aplicaciones de teléfonos inteligentes basadas en algoritmos, lo que indica que estas aplicaciones aún no han mostrado suficiente promesa para recomendar su uso", escriben los autores.
Advierten de que los procesos regulatorios actuales "son inadecuados para proteger al público contra los riesgos creados al usar el diagnóstico de teléfonos inteligentes o las aplicaciones de estratificación de riesgos".
Y dicen que los profesionales de la salud "deben ser conscientes de las limitaciones de las aplicaciones basadas en algoritmos para identificar de manera confiable los melanomas, y deben informar a los posibles usuarios de aplicaciones de teléfonos inteligentes acerca de estas limitaciones".
Es positivo ver que los sistemas de salud adoptan el análisis de datos y el aprendizaje automático pero poca evidencia indica que las aplicaciones actuales de IA puedan vencer al médico al evaluar el riesgo de lesiones cutáneas, al menos no en una forma verificable o reproducible, argumentan los investigadores de la Universidad de Oxford, en un editorial vinculado.
Añaden que las implicaciones para los pacientes, los reguladores y los médicos son sustanciales, y exigen varias medidas para mejorar la transparencia (aumentar la calidad general) y permitir una mejor reproducibilidad y auditoría por parte de la comunidad de investigación en general.
Sin tales medidas, los pacientes, los médicos y otras partes interesadas no pueden estar seguros de la seguridad y eficacia de las aplicaciones, concluyen.
